基于扩散模型的心电信号去噪方法

罗成思, 张凯旋, Abduljabbar Salem Ba-Mahel, 饶妮妮

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电子科技大学学报 ›› 2024, Vol. 53 ›› Issue (06) : 940-951.

基于扩散模型的心电信号去噪方法

  • 罗成思, 张凯旋, Abduljabbar Salem Ba-Mahel, 饶妮妮
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摘要

传统和深度学习的去噪技术在处理心电(Electrocardiogram, ECG)信号特定类型的噪声和数据泛化的验证方面存在不足。为此,提出一种基于扩散模型的生成式ECG去噪模型,该模型利用模拟数据学习干净ECG分布的得分函数,基于欧拉法求解常微分方程(ODE)生成和分离出ECG和噪声。该模型在模拟数据上进行了训练,并在独立的真实数据集上进行了验证。研究结果表明,与其他相关方法比较,该模型在去除多样性噪声以及保持ECG中不同振幅特征波形的一致性方面具有显著优势。

关键词

ECG / 扩散模型 / 去噪 / 神经网络 / 信号分离

中图分类号

TN911.7 / TP18 / R318

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罗成思, 张凯旋, Abduljabbar Salem Ba-Mahel, 饶妮妮. 基于扩散模型的心电信号去噪方法. 电子科技大学学报. 2024, 53(06): 940-951

基金

国家自然科学基金(62271127); 四川省自然科学基金(2023NSFSC0627); 电子科技大学与四川大学华西医院医工合作基金(ZYGX2022YGRH011,HXDZ22005)

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